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AB180의 GTM 리드 최현종 님은 올해 2월에 클로드 코드를 처음 만졌고, 한 달 만에 15개 시스템을 만들었어요. 대학에서 코딩을 조금 배운 적은 있지만, 지금 하는 일은 코드를 쓰는 일이 아니라 해외에서 고객을 찾아 미팅을 잡고 계약으로 연결하는 일입니다.

요즘 "AI가 영업 담당자를 대체하는 것 아니냐"는 말이 자주 들리는데, 현장에서 AI를 가장 깊이 쓰고 있는 사람의 결론은 좀 달랐어요. 영업의 본질이 오히려 선명해졌고, 그래서 사람이 해야 할 일이 더 많아졌다는 겁니다. 리드를 걸러내는 규칙부터 사내 세일즈 위키, 인터랙티브 제안서까지 실제로 만들어 쓰고 있는 것들을 하나씩 물어봤습니다.

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GTM은 반복 가능한 고객 획득 시스템을 만드는 일

Q. 먼저 자기소개 부탁드리겠습니다.

안녕하세요. 국내에서 모바일 앱 크로스 플랫폼 분석 솔루션을 만드는 AB180의 최현종입니다. 저는 GTM 리드를 맡고 있어요. GTM이라는 이름이 낯설 수 있는데, 고투 마켓(Go-to-Market)의 줄임말이에요.

최근 들어 AI가 많은 제품을 만들어 내다 보니, 좋은 제품을 고객에게 어떻게 더 잘 전달할지가 중요해졌어요. 그래서 GTM이라는 직무가 해외에서는 크게 성장하고 있고요. 국내에서는 GTM을 '시장 진출'에 가까운 의미로 쓰는 경우도 있는데, 그것보다는 반복 가능한 고객 획득 시스템을 만드는 역할이라고 봐 주시면 될 것 같습니다.

Q. 기존의 세일즈 직무는 리드가 들어오면 클로징까지 이어 가는 일을 주로 하잖아요. GTM은 세일즈와 어떻게 다르다고 보면 될까요?

영업 담당자로서의 목표는, 적어도 B2B에 한정하면 그 딜을 클로징하는 겁니다. 영업 기회를 결국 돈으로 받아 내는 게 목표에 가까워요.

GTM은 다릅니다. 어떤 사람을 데려와야 하지? 그런 사람을 데려오려면 어떤 메시지를 보내야 하지? 어떤 채널로 가야 하지? 그런데 그분들이 한 번 영업 기회로 전환되는 게 끝이 아니거든요. 다음 사람은 또 어떻게 들어오게 만들지, 그러려면 우리가 내놓는 상품은 어떻게 바뀌어야 하는지를 계속 추적하고 시스템으로 만드는 역할이에요.

Q. 그러면 B2B 마케터와는 뭐가 다른가요?

B2B 마케팅의 문법 자체는 보통 어떤 채널에 얼마만큼 메시지를 넣어서 효율을 보고, CAC(고객 획득 비용)는 얼마인지, 리드당 얼마의 파이프라인을 만들어야 하는지를 다루는 쪽에 가깝습니다.

GTM은 그보다 한 층 위에 올라타 있어요. PMF(제품이 시장에 맞는 지점)를 찾는 사람, 마케터, 세일즈 그 위 레이어에서 전체 전략을 설계하는 거죠. 그리고 맨 처음에 "이 제품이 어떤 메시지를 던져야 할까" 자체가 아직 성립되어 있지 않을 때부터 시작하는 거죠.

Q. 그럼 현재 AB180에서는 정확히 어떤 업무를 하고 계신 건가요?

저희 회사는 MMP(Mobile Measurement Partner, 어떤 광고를 집행했을 때 실제로 성과가 났는지 확인해 주는 솔루션)를 공급하고 있어요. 모바일 앱 광고를 하시는 분들이 주로 쓰시는 제품이고, 이름은 에어브릿지입니다.

에어브릿지가 국내에서는 작년 말, 올해 초 기준으로 가장 많은 고객사를 확보하게 됐어요. 그래서 이제는 해외로 진출해야겠다, 해외에서 에어브릿지 고객을 확보해서 달러를 벌어 보자는 게 제 역할의 주요 목표인 거고요.

그런데 한국에서 먹혔던 내러티브(고객에게 전달할 이야기의 축)나 제품의 기능, 마케팅 플레이 방식이 해외에서는 전혀 먹히지 않거든요. 그래서 어떤 방식으로 했을 때 이게 먹히는지를 더 주도적으로 실행하고 움직이고 있습니다.

Q. 실무적으로 더 들어가면 하루에 어떤 일들을 하시게 되나요?

어떤 채널에 어떤 메시지를 던졌을 때 반응이 오는지를 확인하고요. 실제로 가입한 유저를 굉장히 많이 인터뷰하면서 그 사람들이 어떤 채널에 머물러 있고 어떤 것들을 좋아하는지를 알아내서, 저희가 그 채널을 찾아가기도 합니다. 또 저희 제품을 잘 쓰는 유저들을 인터뷰해서 "이 기능이 더 빨리 개선돼야 한다"는 걸 프로덕트 팀에 전달하기도 하고요.

이렇게 말해 보니까 코드 쓰는 것 빼고 다 하는 것 같기도 하네요.

2월에 클로드 코드를 만나고 달라진 것

Q. 블로그를 보다가 알게 된 게, 올해 클로드 코드를 배우셨더라고요. 한 달 만에 15개 시스템을 만들어서 운영하게 됐다고요.

맞아요. 올해 2월에 클로드 코드를 접하게 됐습니다. 우선 오해하시면 안 되는 부분이 있는데, 대학 전공이 코딩을 조금 배우는 쪽이라서 AI가 짜 주는 코드가 아주 어렵지는 않았어요. 이렇게 쓰는 게 낯설지도 않았고요.

그런데 클로드 코드가 내 생산성을 흔들어 놨다고 느낀 포인트들이 따로 있거든요. 그걸 느끼고 나니까 대화형으로 상담해 주는 역할을 뛰어넘어서, 생각의 증강이 일어나더라고요. 업무를 바라보는 시각 자체가 바뀌고, 그러니까 생산성이 즉각적으로 올라가는 게 보였어요. 이건 안 쓰면 도태되겠다는 위기감이 들어서 열심히 쓰게 된 것 같습니다.

Q. 블로그에서는 "일을 바라보는 눈 자체가 달라졌다"고 표현하셨어요. 어떤 변화를 겪으신 건가요?

저는 그때 판단의 해상도가 명확해졌다고 표현하는데요. 가장 쉽게 설명하면, "이건 못 하겠다"는 생각 자체가 없어진 것 같아요.

다 할 수 있고, 그 방법을 찾아 나가는 것도 훨씬 쉬워진 시대가 됐거든요. 그러다 보니 "이거 안 될 것 같은데"라거나 "이걸 어떻게 하지"가 아니라, 바로 실행으로 옮겨지는 자세로 바뀐 게 제일 큽니다.

Q. 그렇게 되기까지 무엇이 가장 크게 작용했나요?

클로드 코드를 잘 썼을 때 달라진 걸 블로그에도 정리해 뒀는데, 그중 가장 큰 건 언노운 언노운(unknown unknowns, 내가 모른다는 사실조차 모르는 영역)을 알게 된 겁니다.

예를 들어 볼게요. 아프리카의 플랑플랑 민족이 "안녕하세요, 반갑습니다"를 자기들 말로 어떻게 쓰는지 아세요? 전혀 모르시겠죠. 그런데 제가 말하지 않았다면 그런 민족이 있는지도 모르셨을 거예요. 이런 게 언노운 언노운 영역이라고 생각하는데요. 내가 인지하지도 못했던 지식의 영역인 거죠.

클로드 코드와 대화해 나가면서 내가 기본적으로 몰랐던 영역들을 알아 가고, 그렇게 내 지평이 넓어지는 경험을 할 수 있었다는 게 그 이전과 확실히 다른 점인 것 같아요.

첫 프로젝트: 진짜 살 사람만 남기는 리드 퀄리피케이션

Q. 세일즈나 마케팅 업무를 하다 보면 리드 스코어링, 시퀀스 설계 같은 걸 하셔야 할 텐데요. 첫 프로젝트가 리드 퀄리피케이션 자동화였다고 들었어요.

맞습니다. 그게 제 첫 번째 프로젝트였어요. 리드 퀄리피케이션이 뭐냐면, 영업 담당자에게 제일 중요한 건 모두를 만나지 않는 거거든요. 진짜 살 사람을 만나는 게 중요해요.

영업은 결국 고객을 만나러 가야 하고 시간은 한정되어 있으니까요. 그래서 어떤 고객이 진짜 우리 걸 살 것 같은지, 잠재 고객으로서 의미가 있는지를 알아내야 하는데, 제가 작년에 BDR(Business Development Representative), SDR(Sales Development Representative) 업무를 하면서 그 과정을 수동으로 했었어요. 그러다 "내가 자주 반복하는 행위들은 자동화할 수 있겠다"는 생각이 들었습니다.

Q. 리드라는 말부터 낯선 분들도 있을 것 같아요. 어떤 데이터를 다루시는 건가요?

리드는 한국말로 더 쉽게 풀면 잠재 고객 정보예요. 연락할 수 있는 정보인 거죠. 저희 웹사이트에 여러 가지 정보가 찍힙니다.

제가 한국 고객사를 보다가 해외 잠재 고객사를 담당하게 되니까, 다양한 나라에서 가입이 이루어지거든요. 그런데 그들이 어떤 상황인지, 어떤 회사이고 뭐가 필요한지, 실제로 존재하는 회사인지 알 수가 없어요. 특히 요즘에는 봇이 넣는 가짜 데이터도 많고요.

그래서 "이 사람은 진짜 살 것 같다"는 규칙을 제 나름대로 만들어 놓고, 그런 고객이면 잘 고른 메시지가 특정한 시기에 맞춰 계속 나가도록 만들었습니다.

Q. 그 규칙은 어떻게 만드신 거예요? 어떤 요소를 보시나요?

처음에는 저만의 공식 같은 게 있어요. 올바른 사람에게, 올바른 타이밍에, 올바른 메시지가 나간다.

이것에 대한 감각을 쭉 글로 풀어냈어요. 그리고 사내에도 "이런 고객은 좋아요, 이런 고객은 잠재 고객으로서는 아직 부족해요"라고 하는 문서가 있을 거고요. 그걸 기반으로 클로드 코드와 대화를 나눠서 정리하기 시작했습니다.

예를 들어 이메일 도메인이 진짜 있는지 없는지, 이 고객이 휴대 전화 정보까지 넣었는지 안 넣었는지, 앱이 있어야 점수가 높으니까 실제로 앱이 있는지 확인하기도 하고, 웹사이트 정보를 긁어서 보기도 했죠.

Q. 그렇게 걸러 내면 순수하게 남는 비중이 얼마나 되나요?

기준을 어떻게 잡느냐에 따라 당연히 다른데요. 느슨하게 잡았다고 하면 60% 정도, 빡빡하게 잡으면 20~30% 정도로 줄어듭니다.

Q. 실제로 만든 시스템은 어떻게 설계되어 있나요?

저희 제품에 가입을 하거나, 저희 웹사이트에서 앱을 등록하는 것처럼 조금 더 고관여인 행위가 있거든요. 이런 것들이 발생하면 시스템이 점수를 매깁니다. 점수가 통과되면 퀄리파이드, 통과되지 않으면 언퀄리파이드가 되고요.

퀄리파이드가 된 리드는 제피어(Zapier, 여러 서비스를 연결해 자동으로 작업을 넘겨주는 도구)를 통해 믹스맥스(Mixmax, 영업용 이메일을 보내 주는 도구)로 보내서 메일이 나갑니다.

배점은 회사가 있는지, 이메일 품질이 맞는지, 회사명이 실제로 있는지, 이름이 괜찮은 건지, 전화번호가 있는지 이런 식으로 느슨하게 짰고요. 이런 규칙들을 제가 다 만들어 놨어요.

Q. 그중에서 특별히 공을 들이신 부분이 있다면요?

스캠 패턴을 잡는 부분이에요.

회사명 자체를 '테스트'라고 넣는다든지, 그냥 '코리아'라고 넣는다든지, 이런 일반 명사를 넣는 경우가 있어요. 아니면 일론 머스크를 쓴다든지, 최근에는 스파이더맨을 넣은 사람도 있었어요. 이런 스캠 패턴을 구분하는 게 효과가 좋더라고요.

해외 리드를 받는 입장에서는 워낙 많은 양이 들어오니까 스팸만 잘 걸러 줘도 도움이 됩니다. 그래서 스팸을 감지하는 것만 따로 떼서 꽤 많이 고도화했어요.

Q. 해외 마케팅을 하면 그런 리드가 그렇게 많이 들어오나요?

해외 마케팅을 해 보신 분들은 아실 텐데, 채널을 한번 잘못 건드리면 이상한 리드들이 자동화되어 들어오는 경우가 많거든요. 가짜 SEO 업체라든지, 성인 사이트 쪽에서 넘어오는 것들이라든지요. 저희가 워낙 넓은 고객군을 다루다 보니 더 그런 것 같기도 하고요. 그런 것들을 없애려고 만든 겁니다.

Q. 그런 리드를 걸러 내려면 애초에 어떤 데이터를 받는지가 중요할 것 같은데요.

제일 좋은 건 고객에게 받는 문의 자체에서 왜 찾아왔는지, 뭘 해결하고 싶은지를 주관식으로 적게 하는 문장이 있는 겁니다. 애초에 폼에 그런 게 있으면 베스트예요.

담당자 입장에서는 "고객이 채워야 할 필드가 많으면 귀찮아서 나가지 않을까" 생각하실 수 있는데요. 최근 앤트로픽도 말했던 것처럼 프릭션(입력 과정의 번거로움)이 오히려 유효할 수 있어요. 입력 필드가 많은데도 굳이 다 입력한 고객은 고관여일 가능성이 높거든요. 그래서 오히려 좋은 질문을 담아서 답변할 수 있게 만들어야 합니다.

Q. 그렇게 답변이 쌓이고 나면 그다음에는 뭘 하시나요?

이미 영업으로 전환되고 실제로 클로징된 고객들의 유형을 다시 클로드 코드에게 알려주는 거예요.

"우리가 이런 프로젝트를 했고 이런 고객사들과 이런 걸 했는데, 지금 들어오는 것들이 이거랑 비교해 봤을 때 유효한 것 같은지 아닌지"를 계속 확인하는 거죠. 이 과정을 루프로 돌리게 되면, 저도 모르는데 이 친구가 어떤 규칙을 발견해서 "이런 상황에서는 이 리드가 좋은 점수야"라고 제안해 주더라고요. 그렇게 이 시스템에 피드백 루프를 만들어 놨어요.

이메일이 쌓이는 다음 단계를 자동화하다

Q. 다른 시스템도 만드셨다고 들었는데요. 이메일 로깅을 자동화하려다가 분류 AI를 따로 만들었다고요.

맞아요. 영업 담당자가 첫 메일 보내는 것까지는 자동화를 잘해요. 그런데 그다음이 문제거든요.

이메일을 한 번 보내고 나면 한 번 더 확인해야 하는 상황이 많아요. 고객이 놓쳤다든가 하는 상황이 있으니까요. 그래서 "이 고객은 내가 보냈는데 꼭 답장이 필요한데 답장이 안 왔다" 하는 걸 알려 주는 것도 따로 개발했고요.

그리고 답장이 왔을 때 이 고객이 관심이 크게 있다, 없다, 아니면 나중으로 미룬다처럼 여러 가지 반응 유형이 있을 거 아니에요. 그런 걸 로깅해 둡니다. 이메일이 쌓여 있을 때 막막해하는 게 아니라, 내가 우선순위를 둘 메일부터 먼저 찾아서 답변을 수기로 잘 보내고, 그렇지 않은 것들은 템플릿을 빨리 불러와서 마무리하는 게 시간을 아끼는 방법 중 하나였죠.

Q. 저도 하루에 30~50건 인바운드가 오는데, 거기서 SQL(Sales Qualified Lead, 영업으로 넘길 만한 리드)만 따로 발라내는 작업은 못 했거든요. 그걸 구현하셨다고 보면 되는 거죠?

어느 정도 구현했습니다. 제일 쉬운 건 아까 말씀드린 것처럼 애초에 폼에서 좋은 답변을 받아 두는 거고요. 처음이 문제이긴 한데, 그다음부터는 이미 클로징된 고객 유형을 계속 학습시키는 루프로 정확도를 올리는 거예요.

Q. AI 시대의 영업 담당자가 더 해야 하는 일은 뭐라고 보세요?

진짜 고객을 더 많이 만나는 겁니다.

충분하게 내가 고객에게 집중하고, 고객을 어떻게 더 도울 수 있을까, 고객의 문제를 해결하는 데 초점을 두는 시간을 확보한다고 생각하면 AI를 더 도입할 수밖에 없어요. 그게 더 많은 딜을 클로징하고 더 많은 돈을 벌어다 주고, 결국 몸값도 올라간다고 생각하거든요.

메시지 대신 도구를 던진다

Q. 그다음으로 보여 주실 게 있다고요.

영업 담당자로서 고객이 흥미를 갖게 하려면 고객에게 필요한 메시지를 전달하는 게 중요한데요. 그중에서도 고객에게 정말 필요할 도구를 만들어 주는 게 유효해요.

예를 들어 고객의 관심을 끌고 미팅 자리에 앉히기 위해 1단계로 했던 플레이는 좋은 메시지를 보내는 거예요. 그다음 단계로 가면 마그넷 플레이(magnet play)라고 해서, 도움이 될 만한 자료를 던지는 겁니다. 상대방의 유튜브를 보고 "혹시 이런 거 해 보셨나요?" 하거나, 실제로 도움이 되는 인사이트를 던져 주는 거죠.

그리고 최근에 제일 유행하고 유효한 건 고객이 당장 해결할 수 있는 도구를 던져 주는 거예요. 마이크로 SaaS를 하나 던져 주는 것에 가깝습니다.

Q. 어떤 도구를 만드셨나요?

저는 해외 고객을 대상으로 하다 보니 구독 앱을 주로 다루고 있어요. 구독 앱의 파운더들을 상대하는데, 이분들이 자기 앱 리뷰들을 정리해서 뭘 만들어야 할지 고민하는 지점이 있거든요. 그래서 제가 이걸 하나하나 다 만들었습니다.

고객의 앱스토어나 플레이 스토어에 있는 리뷰들을 다 끌어와서, 마케팅 고수들의 렌즈로 이걸 다 구분해요. 그래서 이슈를 발굴해 "너 이런 것부터 먼저 해야 돼"라는 리포트를 고객이 스스로 만들 수 있게 던져 주는 거거든요.

Q. 실제 예시를 하나 들어 주실 수 있을까요?

듀오링고를 가져와 봤습니다.

듀오링고의 리뷰 1,000개를 분석했는데 그중에서 118개가 이탈 시그널이라는 거예요. 떠날 것 같다, 너 이거 위험하다는 신호인 거죠. iOS와 안드로이드에서 각각 리뷰가 어떻게 남겨졌는지 확인해 보니 여덟 가지 패턴이 나타났고요. 실제로 이런 내용이 있고, 해결하려면 어떤 것들이 필요한지를 담아냈죠. 우리 걸 좋아하거나 싫어하는 사람들이 어떤 식으로 리뷰를 쓰고 있는지도 발라내 주고요.

Q. 그럼 이 리포트는 어떤 고객에게 보내시는 건가요?

두 가지 방식이 있어요. 퀄리파이드된 고객에게는 클로드 코드에서 그분들의 앱 자체를 리뷰하게 하고, 그 내용을 개인 맞춤형으로 담아서 "널 위한 리포트를 만들었어. 보니까 고객이 떠날 것 같은데 이거 보고 잘 해결해 봐" 하는 식으로 보내는 거고요.

퀄리파이드 리드가 아닌데도 이걸 퍼뜨리고 싶으면, 제가 쓰고 있는 링크드인 채널이라든지 1대1 아웃바운드에 그냥 클로드 코드 스킬의 깃허브 링크를 던져 주면서 "이거 한번 써 봐" 하는 식으로 보냅니다.

Q. 그렇게 함으로써 얻게 되는 KPI나 성과는 뭔가요?

두 가지인데요. 첫째는 당연히 이게 미팅으로 전환되는 것, 또는 우리 제품을 쓰게 되는 겁니다.

두 번째는, 사실 이걸 보냈을 때 당장 저희와 미팅을 하지 않을 수도 있어요. 그럴 확률이 높습니다. 그런데 고민이 있을 때 나를 찾게 하는 게 두 번째 목적이에요. 영업의 핵심은 고객이 문제가 있을 때 나를 찾게 하는 것, 그게 최고의 영업 담당자 스킬이자 마인드셋과 태도라고 생각하거든요.

Q. 그러면 그 자료를 던질 때 도움이 되는 정보만 담아서는 안 되겠네요.

그렇죠. 설계를 잘해야 합니다. 이 리포트를 보면 "이런 건 네가 확인할 수 있는데 이런 건 못 볼 걸. 근데 이런 거 더 알고 싶지 않아? 그럼 우리랑 대화를 해 봐야 돼"라고 하는 거죠.

그래서 이런 자료를 통해 전환되거나 영업 미팅 제안을 받거나, 아니면 "이거 너무 좋았다" 하고 나중에 앱 성장 관련된 고민이 생겼을 때 "현종이라는 사람이 뭔가 인사이트가 있었던 것 같아" 하면서 다시 말을 걸어오는 경우가 있습니다.

시그널 기반 아웃바운드는 이미 죽었다

Q. 저는 월에 300건 가까이 광고 협업 메일을 받는데 98%는 버려요. 다들 "채널 잘 보고 있고 오디언스가 잘 맞는다"고 길게 쓰고는 마지막에 단가만 물어보거든요. 이렇게 접근하는 분은 한 번도 없었어요.

방금 말씀하신 게 해외에서 시그널 베이스 아웃바운드(signal-based outbound)라고 표현하는 방식인데요. 이 플레이는 이미 죽었습니다.

왜냐하면 모든 사람이 똑같은 메시지를 보내거든요. 영업 담당자가 해서는 안 되는 것 중 하나가 모두가 같은 행동을 똑같이 하는 겁니다. 그중 하나가 "이런 유튜브 봤고요, 이런 내용 인상 깊었고요" 하고 마지막에는 결국 단가 알려 달라는 거잖아요.

Q. 왜 그게 오히려 역효과가 나는 걸까요?

"이런 걸 봤어요"라고 했을 때 받는 사람 입장에서는 '진짜 봤을까?' 싶거든요. 이건 누구나 하는 말이니까요.

시그널이라고 하는 게 예를 들면 조쉬 님이 새로 유튜브를 업로드했다는 사실이에요. 제가 자동화를 한다고 하면, 최근에 올라온 유튜브 제목과 내용을 크롤링해서 대충 요약한 다음 "최근에 올리신 유튜브에 이런 내용이 인상 깊다"고 하면서 결국 내가 하고 싶은 말로 넘어가게 되는데, 상대방에겐 전혀 상관없는 거예요.

해외에서 한참 그런 시그널 기반 아웃바운드가 유행했었거든요. "너 최근에 이랬지?" 하면서 커스터마이즈된 이메일인 척 보내는 것들요. 이제는 오히려 "이 사람은 그냥 스팸이네"라고 판단하게 되는 지표가 돼 버린 거죠.

Q. 그럼 요즘은 어떤 방식이 반응이 좋은가요?

진짜 잠재 고객과 연관성, 관계가 생성될 만큼의 정보를 전달했을 때 타율이 가장 좋다는 게 요즘의 트렌드예요.

예를 들어 제가 아까 보여 드린 구독 앱 리뷰 분석 도구를 보냈다면, 저는 거기에 트래커를 답니다. 실제로 이걸 썼는지 안 썼는지 확인하는 거죠. 상대가 썼다는 걸 알게 되면, 답장하지 않았더라도 "너 이거 관심 있게 한 번 더 시도해 본 것 같은데 혹시 내가 더 도와줄까?" 이런 식으로 관계를 만들 수 있는 무언가를 계속 만들어서 던지고, 그걸 기반으로 메시지를 보내는 겁니다.

Q. 실제로 효과를 많이 보셨어요?

인터뷰가 많이 잡힙니다. 물론 잘 쓰는 사람들한테 보냈기 때문인 것도 있겠지만, 커스터마이즈된 걸 보냈을 때 "내가 더 잘 쓸 수 있게 도와준다"는 느낌이 들게 해서 최대한 우호적인 관계를 만들려고 노력하죠.

Q. 인터뷰 대상자를 찾는 것도 시스템으로 만들어 두셨다고요.

네, 인터뷰 아웃리치 트래커라고 부르는 건데요. 저는 고객 인터뷰를 많이 해서 제품 팀에 반영시켜야 하는데, 인터뷰할 사람을 찾는 것 자체가 중요하거든요. 그래서 우리 제품을 최근에 활발히 쓴 사람들을 찾을 수 있게 만들어 놨어요. 그런 사람들의 리스트가 여기 쌓여 있습니다.

Q. 첫 줄만 커스텀하는 이유가 있나요?

전부 커스터마이즈해서 보내면 토큰 비용도 많이 들고 작업도 어렵기 때문이에요.

보통은 첫 메일의 제목이나, 인사하고 나서 바로 나오는 첫 줄 정도를 커스텀하게 보내고 나머지는 그냥 제일 잘 먹혔던 템플릿을 계속 보내는 거죠. 예전에 배치 작업이라고 부르던 것과 비슷한데, 그때는 이메일에 이벤트명 정도만 변수로 넣었다면 지금은 그 커스텀 메시지 부분만 변수로 만들어 두고 나머지는 다 똑같이 보내는 거예요.

누구에게나 보내서 스팸이네 싶은 게 아니라, 내가 널 조금 더 신경 쓰고 보고 있었다는 느낌을 주는 게 중요하거든요. 실제로 그런 느낌이 들지 않더라도요.

미팅이 끝난 다음을 자동화한 사내 세일즈 OS

Q. 초기 퍼널은 그렇게 돌아가는 것 같은데, 1대1 미팅이 잡히고 나면 그다음은 어떻게 되나요? 그 미팅을 직접 하시지는 않을 것 같은데요.

작년에는 그랬고, 지금은 인터뷰에 저도 가끔 들어갑니다. GTM 단에서의 KPI는 결국 거기서 나온 인터뷰 결과를 가지고 제품 팀에게 필요한 사항을 정리하고, 마케팅을 해야 하는 팀원들에게 "어떤 채널에 어떤 메시지와 어떤 내러티브가 먹힐 가능성이 높다"는 증거를 주는 겁니다.

Q. 영업 담당자들이 실제로 미팅을 뛸 때 쓰는 도구도 따로 만드셨나요?

몇 가지 스킬을 저희 영업 담당자분들과 같이 만들기도 했고, 사내에서 클로드 코드 교육도 했어요. 미팅 가기 전에 빨리 고객에 대해 더 조사하는 봇을 만든다든지, 미팅이 끝난 다음에 메시지 초안을 우리가 생각한 내러티브에 맞춰 만들어서 보낸다든지 하는 것들이요.

그리고 저희 사내에는 성필 대표님의 AI 교육과 인사이트, 세일즈 관련 기술들을 바탕으로 새로 만든 사내 OS가 따로 있어요. 파이프라인을 트래킹한다든지, 미팅 액티비티를 다 추적한다든지 하는 것도 여기서 다 할 수 있고요.

Q. 그 화면에서 팔로업 메시지를 만들어 낸다고요.

네. 최근에 했던 미팅을 클릭하면 회의록을 수동으로 넣거나 자동으로 불러올 수 있고, 그 미팅 기록과 세일즈포스 데이터가 함께 뜹니다. 그럼 아래에서 저희 내러티브를 고를 수가 있는 거죠. 이런 고객한테는 이런 식으로 보내는 게 좋다고 하는 걸 선택해서 담당자가 팔로업 생성 버튼을 누르면, 이 미팅 내용과 맥락이 맞고 우리가 하고 싶은 내러티브에 맞춰서 좋은 메시지가 바로 생성이 돼요. 거기에 첨부 파일도 알아서 붙게 되어 있고요.

Q. 영업 담당자가 제일 싫어하는 게 미팅 끝나고 남는 액션이잖아요.

맞아요. 미팅에서 약속한 게 굉장히 많거든요. 이것도 확인해 드릴게요, 이런 자료도 보내 드릴게요, 이런 것도 해 드릴게요. 그런데 그걸 일일이 구글 드라이브에서 찾아 따로 정리해서 보내야 하잖아요.

저희는 사내에 지식 에이전트(AI) 툴도 구축되어 있어서 "필요한 자료 찾아줘" 하면 찾아 줍니다. 그걸 기반으로 내러티브를 선택하면 거기에 맞춰 메일이 나가다 보니까, 미팅 다녀오고 나서 클릭 몇 번 하고 팔로업 메일을 보내면 끝나요. 오늘 미팅을 다섯 개 다녀와도, 다섯 개면 정말 많이 한 거잖아요. 그래도 다 바로 발송이 되어 버립니다.

사람이 아니라 에이전트가 읽는 세일즈 위키

Q. 결국 사내 지식화를 해 놓은 게 중요한 것 같은데요.

영업 조직일수록 중요한 게 스타 플레이어의 영업 방식을 복제해서 조직 전체의 영업 생산성을 올리는 거거든요. 한 사람만 영업하는 게 아니니까요.

그래서 저희 팀이 새로 만든 게 세일즈 위키입니다. "AB180은 이런 식으로 세일즈를 한다. 이걸 읽으면 시장을 잘 이해할 수 있고, 어떤 걸 할 수 있는지, 베스트 프랙티스는 뭔지 전부 공부할 수 있다"는 내용을 위키로 만들어 놨어요.

이 위키가 결국에는 영업 담당자들이 뭔가를 할 때 항상 싱글 소스(하나의 기준 문서)처럼 보게 되다 보니까, "우리는 이런 규칙과 이런 방식으로 플레이하면 잘된다"는 게 조직적으로 학습됩니다. 단순히 영업 담당자 개인기가 아니라 조직 전체 시스템으로 만들어 놨기 때문에, 오늘 내 컨디션이 안 좋아서 역량이 좀 떨어지더라도 조직적으로 이걸 할 수 있게 설계해 놓는 게 중요합니다.

Q. 그 위키는 주로 누가 보게 되나요?

첫 번째로는 영업 담당자가 신규 입사했을 때 봐야 하는 자료이기도 하고요. 두 번째는, 사람이 직접 보는 경우는 드물 수 있어요. 에이전트가 읽게끔 하는 게 주요 목적이거든요.

클로드 코드로 뭔가를 할 때 이 위키를 항상 읽고 오라는 명령어가 있는 거죠. 예를 들어 협상 규칙이 정리돼 있으니까, 가격을 깎아 줘야 하는 상황에서 제가 미처 생각하지 못한 방어 논리를 에이전트가 찾아내서 제안하는 식으로도 활용할 수 있고요.

Q. 일종의 SSOT(Single Source of Truth, 조직이 참고하는 단 하나의 기준 문서)이자 LLM용 위키인 거네요.

그렇죠. 큰 조직일수록 세일즈 이네이블먼트(영업 담당자가 더 잘 팔 수 있게 돕는) 조직이 따로 있는데요. 사실 그걸 사람이 하고 사람이 팔로업하는 게 아니라, 에이전트가 사람에게 이걸 역제안해서 "이렇게 해야 된다"고 알려 주는 조직적 설계를 하는 거죠.

제안서를 PDF가 아니라 웹으로 만든다

Q. 또 다른 활용 사례도 있으실까요?

제안서 만드는 겁니다.

저희가 최근에 마테크 시장에서 MGS(모던 그로스 스택)라고 하는 행사를 여는데요. 이번에도 1,500명에서 2,000명 정도가 왔어요. 그러면 여기서도 영업 담당자들이 고객을 만나서 30분 정도 대화하며 제안하는 시간이 있는데, 그때 이 고객에게 매력적인 제안서를 만드는 것도 충분히 가능하다는 거죠.

제안서 만드는 건 아마 모든 분들이 AI로 해 보실 수 있을 것 같은데, 거기에 어떤 맥락과 내용을 넣느냐가 중요한 것 같아요.

Q. 구체적으로 어떤 걸 넣으시나요?

예를 들어 A항공사 분들을 만나고 싶었을 때 썼던 사내 자료가 있는데요. A항공사 색깔을 일부러 넣기도 하고요. A항공 담당자가 관심 있어 할 것 같은 사례나 여정을 충분히 말해 주기도 합니다.

또 제일 중요한 건 실제로 이렇게 생겼다고 하는 걸 시각화해서 빠르게 데모를 보여 주는 거예요. 이전까지는 그냥 정적인 데모 덱을 하나 보여 줬다면, 그게 아니라 살아 있고 빠르게 시각화해서 보여 줄 수 있는 자료를 던져 줌으로써 관심을 많이 갖게 되고요.

Q. 자료를 최신 상태로 유지하는 것도 만만치 않을 것 같은데요.

한번 사례를 알고 있어도 누가 알려 주지 않으면 업데이트를 잘 안 하는 게 영업 담당자의 특징이에요. 바쁘다 보니까요. 그래서 이런 것들을 최신화하는 것도 AI를 통해서 진행하는 게 가능합니다.

실제로 그 자료를 누르면 사내에 있던 블로그 자료들을 읽어 보면서 "이런 것들을 할 수 있었다"는 마케팅 콘텐츠도 읽을 수 있어요. 영업 담당자에게 그냥 이메일 하나 던지는 게 아니라, 데모할 때도 인터랙티브하고 이걸 사내에 보고할 때도 활용할 수 있는 자료를 더 주기 때문에, 충분히 설득력 있는 제안서로 발전시킬 수 있어요.

Q. 저는 아직 PDF로 만들어서 보내는데, 인터랙티브한 웹이 더 좋은 수단일 수도 있겠네요.

물론 보안이 중요한 부분도 있지만, 보안에 위배되지 않는 선이라면 고객이 원하고 해결하고 싶은 문제를 즉각적으로 눈앞에서 보여 줬을 때 더 설득이 잘 되잖아요. 그래서 그런 방식을 취하는 게 요즘의 재밌는 AI 플레이가 아닐까 싶기도 해요.

조직에 안착시키는 방법

Q. 이렇게 만든 도구들을 세일즈 조직에 전파하고 내부적으로 활성화하고 계신데, 모두가 다 잘할 수는 없잖아요. 어떻게 안착시키셨나요?

우선 제가 생각하는 정답은, AI를 잘 쓴 사람이 승진하고 돈을 더 많이 받고 조직에서 선망받게 하는 게 HR 측면에서 제일 좋다는 겁니다.

저희가 어떻게 전파했냐면, 일단 즐거워야 해요. 잘하는 사람이 저뿐만 아니라 다른 팀에도 계시거든요. 그런 분들과 즐겁게 뭔가 결과물을 만들면 다들 관심을 갖기 시작하고요.

Q. 시작은 어떻게 하셨어요?

설날 때 클로드 코드를 한번 맛보고 나서 뭔가 깨우쳐서, 제가 먼저 자발적으로 사내에 AX 교육을 하겠다, 클로드 코드 교육 캠프를 하겠다고 하면서 장문의 메시지를 올렸어요. 이거 안 하면 진짜 도태된다, 이거 진짜 위험하다, 제발 선생님들 다들 모여 주세요. 이런 식으로 글을 써서요.

초기에 예닐곱 분 정도가 와서 같이 교육을 했는데, 그분들이 조직에 다시 전파시킬 수 있게 해 놨단 말이에요. 그러면 이걸 한번 쓴 사람이 오래 걸리고 귀찮고 복잡했던 일을 빨리 쉽게 해결하니까 다들 관심을 갖기 시작해요. 그런 식으로 사내 교육을 네다섯 번 돌려서 지금은 마흔다섯에서 쉰 명 정도가 교육을 받았고, 조직별로 어떻게 하면 잘 쓸 수 있을지 사례를 발굴하면서 가는 것 같아요.

Q. 교육을 운영하면서 어려웠던 점이 있다면요?

첫 번째로 어려운 건, 많은 사람들이 클로드 코드를 자동화 도구로 착각하시는 겁니다. 제가 설명하기 쉬운 예시가 자동화 쪽에 많으니까 그렇게 공유드리긴 하는데, 프로젝트의 결과값이 다 자동화로 귀결되다 보니 안타까운 부분이 있었고요.

두 번째는 운영 방식이에요. 제가 운영했던 방식은 4일 동안 하나씩 배우고, 일주일 정도 시간을 주고 프로젝트 발표를 하게 만드는 거였어요. 좋은 발표를 한 사람들은 계속해서 구독 계정을 쓰게 하고, 아쉬웠던 분들은 구독을 끊어 버리는 식으로 하고 있는데요.

그러다 보니 본인만 쓰는 스킬이 아니라 같이 쓸 수 있는 스킬을 만들려면 더 디테일이 들어가야 하는데, 제 업무 이외의 것까지 다 관장하기엔 벅찬 면이 있어요.

Q. 공용 스킬을 만드는 건 사실상 프로덕트를 만드는 레벨이잖아요. 저희 회사도 표준 견적서를 뽑는 것처럼 모두가 해야 하는 일부터 공용으로 만들어 뒀는데, 세일즈 쪽은 어떤 게 있을지 궁금했거든요.

맞아요. 저희도 견적서 쓰는 것들은 다 해야 되니까 무조건 있어야 한다고 보고 만들어 놨어요. 그런 것들부터 하나씩 시작하는 거죠. 재무 도구나 HR 도구 같은 건 쉽게 안착이 되긴 하더라고요.

Q. 앞으로 나아가고자 하는 방향도 있으실까요?

플러그인으로 최대한 잘 만들어서, 결국엔 사내에서 이런 걸 전담하는 팀이 유지보수를 맡아 주는 게 베스트일 것 같고요. 그게 어려운 경우라면 저희처럼 사내 OS를 만들어서 담당자들이 UI 화면으로 할 수 있게 하면, 통일된 하나의 지식 체계 안에서 스킬과 활동이 가능할 것 같아요. 저희는 사내에서 해커톤 같은 것도 여는데, 그런 방식으로 최대한 통일하는 걸 목적으로 하고 있습니다.

그리고 앞으로 제가 생각하는 방향은, 충분히 다 클로드 코드에게 맡겨서 오히려 이 친구가 저에게 역으로 질문하고 역으로 요청하고 판단해서 제가 실행만 하면 되는 형태로 가는 겁니다. 그게 제일 좋은 미래 방향인 것 같아요.

자동화 도구가 아니라 생각의 증강 도구

Q. 아까 다른 분들이 클로드 코드를 자동화 도구로 인식해서 안타깝다고 하셨는데, 왜 그렇게 생각하신 거예요?

제일 중요한 건 내 암묵지(말로 설명하기 어려운, 몸에 배어 있는 지식)를 명확하게 만들 수 있도록 도와주는 것이라고 생각하거든요.

어떻게 말을 꺼내서 어떤 명령을 해야 이 친구가 내가 원하는 결과값으로 갈 수 있을까가 제일 중요한 건데, 거기서 많이 포기하세요. 그리고 내가 뭘 시킬지 나조차 모르기 때문에, 처음부터 명확한 생각을 갖고 있는 사람은 드물거든요.

Q. 그럼 그 부분은 어떻게 해결하시나요?

생각의 증강을 도와주는 스킬이나 플러그인을 활용합니다. 예를 들어 클리어파이(Clarify)라고 하는, 질문을 던져서 내 생각을 정리하게 만들어 주는 스킬 같은 것들이요.

그런 질문을 통해 내 생각을 명시지(글로 분명하게 표현된 지식)로 만들어 주는 거죠. 내가 생각지도 못했던 것을 생각하게끔 만들어서, 충분히 좋은 결과값이 나오게 하는 게 중요합니다.

Q. 그렇게 나온 결과물과, 그냥 "뭐뭐 만들어 줘" 했을 때의 결과물은 확실히 다르겠네요.

이상하게 나올 게 뻔하잖아요. 그래서 거기서 이탈을 많이 하거든요.

그래서 제가 사내 교육을 하거나 멘토링을 할 때는 항상 이 친구에게 "모르는 게 있으면 왜 뭐가 모르는지를 물어보고, 내가 생각지도 못한 것들을 발견할 수 있도록 도와달라"는 걸 CLAUDE.md에 넣어 두라고 꼭 말씀드리긴 해요.

AI가 대체하지 못하는 영역

Q. 많은 분들이 "AI가 세일즈 담당자도 다 대체하는 거 아니야?"라고 생각하세요. 그런데 현종 님 글을 보면 결론을 반대로 쓰신 것 같더라고요. AI가 대신하지 못하는 영역은 뭐라고 보세요?

AGI(사람 수준의 범용 인공지능)가 정말 도래하지 않는 이상, 영업 담당자를 AI가 대체하지 못하는 영역은 결국 사람에 대한 신뢰라고 봅니다. 책임을 누가 져야 하는가의 부분인 것 같거든요. 이 계약을 하는 데 있어서의 진짜 책임이요.

그렇기 때문에 영업 담당자가 대체되지 않는 이유는, 아무리 제가 AI에게 뭘 물어보더라도 내가 갖고 있지 않은 정보를 상대방만 갖고 있을 때는 결국 사람을 통해 알 수밖에 없다는 데 있어요. 다른 회사 에이전트에 제가 접촉하지 않는 이상 모르니까요.

Q. 반대로 놀랐던 사례도 있으셨다고요.

앤트로픽을 제가 많이 지켜봤는데요. 최근에 SaaStr이라고 SaaS 회사들이 많이 모이는 컨퍼런스가 있었는데, 거기서 앤트로픽의 세일즈 리더가 나와서 발표한 내용이 "엔터프라이즈 세일즈도 셀프 서브로, AI로 대체 가능할까" 하는 거였어요.

그게 되더라고요. 잠재 고객이 엔터프라이즈 딜을 계약하는 걸 사내에서 자동화로 만들어서 프로세스를 하나씩 푸셨는데요. 그런 걸 보면서, 만약에 계약 관계 자체가 인간을 거치지 않고 에이전트가 하는 시대가 오면 충분히 그 영역에서는 인간이 대체될 수 있겠다는 생각이 들었어요.

Q. 그렇게 보시는 근거가 있나요?

제가 주목한 여러 고투 마켓 플레이나 그런 회사들을 보면, 정말 큰 딜이나 계약 관계가 있는 것도 그냥 에이전트가 이걸 쓰라고 했으니까 선택하게 되는 경우가 많거든요.

그런 도구들이 늘어나면서, 인간이 설득하고 협상하고 클로징하는 게 아니라 에이전트가 추천하고 협상까지 마친 결과에 도장만 찍으면 되는 시대가 일단 오긴 왔거든요. 그러다 보니 사람이 해내는 영역이 뭘까를 요즘 더 많이 고민하게 되는 것 같아요.

Q. 저는 저관여 프로덕트를 판매하는 거라면 이해가 가는데, 고관여 세일즈 현장에서도 그게 될지는 잘 모르겠거든요.

저도 아직은 반신반의합니다. 고객이 정말 필요해서 질문하는데 그 맥락을 AI가 다 모를 수 있는 경우가 분명히 존재하기 때문이에요.

암묵지로밖에 존재할 수 없는 영역의 정보를 사람이 탐구하고 싶을 때, 결국 인간이 그걸 전달할 수밖에 없고요. 그리고 결국에는 책임을 지고 이 계약이 잘 되게끔 도와주는 것 자체를 사람이 할 수 있다고 생각하거든요.

영업은 단순하게 계약을 종료하고 헤어지는 게 아니라, 그 사람이 우리 도구를 통해 문제를 해결하고 그 조직 안에서 챔피언과 스타가 될 수 있도록 하는 일이에요. 그러려면 AI가 필요한 정보를 주는 것 이외에도, 그 너머에서 관계를 만들 수 있도록 도와줘야 합니다. 고객이 필요할 것 같은 제 지인을 소개해 준다든지 하는 것들이요.

이런 건 아무리 AI에게 맥락을 많이 먹여도 안 돼요. 조쉬 님과 제가 지금 나눈 대화 자체도 녹음되지 않으면 이 친구는 모르잖아요. 그래서 그런 것들은 사람이 할 수밖에 없는 영역인 것 같아요.

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